K近鄰分類法
K近鄰法 K近鄰法：假定存在已標記的訓練數據集，分類時對新的實例根據其K個最近鄰的訓練實例的類別，通過多數表決等分類決策規則進行預測。 k近鄰不具有顯示學習的過程，是“懶惰學習”（lazy learning）。分類器不需要使用訓練集進行訓練。實際上是利用訓練數據集 ...
原文：閾值分類法
數據集：seeds.tsv View Code 第一步：加載數據 load.py 第二步：設計分類模型 閾值分類模型是在所有的訓練數據中找最佳的閾值，這個閾值使得訓練集的預測效果最好。 threshold.py 第三步：測試模型的預測准確性 在這里采用十折交叉驗證，即把樣本數據分成 份，每次取其中一份作為測試數據，其余 份作為訓練數據。這種方法的優點是充分利用了數據樣本資源，缺點是計算量大。 se ...
2016-05-07 11:49 0 2230 推薦指數：
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